Como integrar o ChatGPT em seu código Python

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Salve salve Pythonistas :wave:

Eu tenho certeza que você já sabe o que é o ChatGPT, talvez o que não saiba é como integrá-lo ao seu código Python.

O ChatGPT é uma ferramenta criada pela OpenAI que permite a criação de bots de conversação utilizando a técnica de aprendizado profundo conhecida como Transformers.

Essa tecnologia foi desenvolvida com o objetivo de criar chatbots cada vez mais inteligentes e que possam conversar com os usuários de forma mais natural e humanizada.

O ChatGPT é baseado no modelo GPT-3, que é utilizado pela OpenAI em diversas aplicações de inteligência artificial.

O GPT-3 foi treinado com uma quantidade enorme de dados e é capaz de gerar textos com uma qualidade impressionante, muitas vezes passando por um ser humano.

Para utilizar o ChatGPT em seus projetos, é necessário fazer a integração do SDK em seu código Python.

Felizmente, a própria OpenAI disponibiliza um pacote de instalação no pip, tornando o processo de integração bastante simples.

Nesse artigo você vai ver como é simples, então vamos nessa!

Vá Direto ao Assunto…

Instalando o SDK do OpenAI

Antes de começarmos a utilizar o ChatGPT, é necessário instalar o SDK fornecido pela OpenAI. Para isso, basta executar o seguinte comando no terminal:

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pip install openai

Com o SDK instalado, precisamos gerar uma chave de API para poder interagir com o ChatGPT.

Gerando sua chave de API

Primeiro, acesse https://platform.openai.com e crie uma conta, caso ainda não tenha acesso.

Após logar, vá no canto superior direito, na opção “View API keys”:

Chaves de API

Em seguida, clique no botão “+ Create new secret key”, opcionalmente dê um nome à esta chave e copie o código que será gerado.

O código será similar a este:

Sua chave de API

Guarde-o muito bem e não compartilhe com ninguém (muito menos suba-o no Github :scream:)

Ele não será mais apresentado a você. Caso não o salve, terá que gerar uma nova chave.

P.S.: a chave acima já foi deletada! :wink:

Ao criar sua conta, você terá um crédito para utilizar bastante a API do ChatGPT durante um tempo pré-determinado.

Após isso, será necessário pagar para utilizá-lo, portanto aproveite seus créditos!

Agora, vamos para a parte do código!

Tá curtindo, que tal aprender Python DE VERDADE?! :point_down:

Jornada Python Jornada Python

Criando uma aplicação simples com o ChatGPT

Para ilustrar como utilizar o ChatGPT em uma aplicação Python, vamos criar um chatbot simples que responde a algumas perguntas relacionadas a programação.

O objetivo aqui é apenas mostrar como utilizar a API do ChatGPT, não se trata de uma aplicação funcional em si.

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import openai

openai.api_key = "SUA_API_KEY"

def conversar(texto):
    resposta = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Suponha que você é um instrutor de Python."},
            {"role": "user", "content": texto},
        ],
        temperature=0.7,
    )
    return resposta['choices'][0]['message']['content']


while True:
    prompt = input("Usuário: ")
    resposta_chatgpt = conversar(prompt)
    print("Bot: " + resposta_chatgpt)

Agora vamos à explicação:

  • Primeiro, em openai.api_key = "SUA_API_KEY", você deve colar a chave de API que foi gerada pela Plataforma da OpenAI (ali em cima no nosso tutorial :point_up:)
  • Nesse exemplo, utilizamos a API ChatCompletion da OpenAI para enviar um texto para o ChatGPT.
  • O parâmetro model define qual o modelo será utilizado para processar sua requisição (acesse aqui documentação para ver quais estão disponíveis).
  • O parâmetro messages define os “atores” da sua requisição. Em "role": "system" você pode definir algum contexto à sua requisição (por exemplo, você pode pedir para o ChatGPT se comportar como um instrutor de um curso, ou um professor de gastronomia, ou um entrevistador técnico). Já em "role": "user" vai o texto de entrada que você quer perguntar ao ChatGPT.
  • O parâmetro temperature define qual “temperatura” de amostragem usar, entre 0 e 2. Valores mais altos, como 0,8, tornarão a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos, como 0,2, a tornarão mais focada e determinística.

O modelo retorna uma resposta, que é então exibida na tela.

Por exemplo, fazendo a seguinte pergunta:

Como posso definir um Decorator em Python?

A saída será a seguinte:

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Bot: Em Python, um decorator é uma função que recebe outra função como argumento e retorna uma nova função. 
O objetivo é adicionar funcionalidades à função original sem modificá-la diretamente. A sintaxe básica para 
definir um decorator em Python é a seguinte:
```
def decorator_func(original_func):
    def wrapper_func(*args, **kwargs):
        # Código executado antes da função original
        result = original_func(*args, **kwargs)
        # Código executado após a função original
        return result
    return wrapper_func
```

... continua

Muito fera! :rocket:

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Conclusão

Parabéns Pythonista!

Você acabou de fazer seu primeiro código de integração com o ChatGPT utilizando Python! :clap: :clap: :clap:

Integrar o ChatGPT em aplicações Python é uma tarefa bastante simples, graças ao SDK fornecido pela OpenAI.

Com essa tecnologia, é possível criar chatbots cada vez mais inteligentes e humanizados, o que pode ser muito útil em diversos cenários, como atendimento ao cliente e suporte técnico.

Com esse tutorial, você já tem o conhecimento básico para começar a criar aplicações utilizando o ChatGPT em seus projetos em Python.

Lembre-se de seguir as melhores práticas de programação e de sempre documentar seu código para facilitar o trabalho de outros desenvolvedores que eventualmente trabalhem no mesmo projeto.

Nos vemos na próxima!

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